Onur Solmaz는 Claude Fable 5 모델 제거로 인해 AI 스택 소유의 중요성이 커짐에 따라 Gemma와 Qwen과 같은 로컬 모델을 활용한 트라이아지 방법을 공유했어요.
OpenClaw 저장소의 수많은 이슈와 PR을 분류하고 우선순위를 정하기 위해 로컬 모델을 활용한 에이전트 하니스를 사용하며, BERT와 같은 모델로 분류하는 방식과 차별점을 두었어요.
gemma-4-26b-a4b와 qwen3.6-35b-a3b 모델을 테스트하여 성능을 확인했으며, 제한된 bash 쉘(reposhell)을 사용하여 보안을 강화했어요.
OpenClaw 저장소의 코드베이스를 읽기 전용으로 접근할 수 있는 reposhell을 사용해 모델이 악성 프롬프트에 의해 원치 않는 작업을 수행하는 것을 방지했어요.
로컬 모델을 사용하면 ChatGPT Pro 구독 비용을 절약하고 실시간 알림을 받을 수 있으며, 전기 요금만 지불하면 AI 작업을 수행할 수 있다는 점을 강조했어요.